แอป AI เฉพาะกิจคือแนวป้องกันความปลอดภัยใหม่ ทำไม RAG และแชทบอทภายในองค์กรถึงต้องการเกราะคุ้มกัน

การพัฒนาแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์ขึ้นมาใช้งานเองกลายเป็นเรื่องที่ทำได้ง่ายดายอย่างน่าประหลาดใจ ทีมวิศวกรรมสามารถเชื่อมต่อโมเดลภาษาขนาดใหญ่เข้ากับคลังความรู้ของบริษัท ตั้งค่าฐานข้อมูลเวกเตอร์สำหรับกระบวนการ Retrieval-Augmented Generation หรือ RAG พร้อมกับสร้างอินเทอร์เฟซแชทที่ดูโฉบเฉี่ยว และส่งมอบโคบอทใช้งานภายในองค์กรได้เสร็จสิ้นภายในเวลาเพียงแค่วันหยุดสุดสัปดาห์เดียวเท่านั้น

อย่างไรก็ตาม การทำให้แอปพลิเคชัน AI สามารถทำงานได้จริงนั้นมีความแตกต่างอย่างสิ้นเชิงกับการทำให้มันมีความปลอดภัย เมื่อองค์กรต่างๆ ขยับจากการทดลองสคริปต์ชั่วคราวไปสู่การใช้งานระบบจริงในระดับโปรดักชัน ไม่ว่าจะเป็นบอทสนับสนุนลูกค้า ผู้ช่วยนโยบายภายใน หรือเครื่องมือวิเคราะห์เอกสาร พวกเขาจะพบอย่างรวดเร็วว่าแนวป้องกันความปลอดภัยแบบดั้งเดิมนั้นไม่สามารถใช้งานได้อีกต่อไป

โมเดลไม่ได้ทำหน้าที่ประมวลผลคำสั่งฐานข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจนอีกต่อไป แต่กำลังประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ไม่มีโครงสร้าง บริบทที่ดึงข้อมูลแบบไดนามิก และข้อความที่ถูกสร้างขึ้นใหม่ สิ่งนี้ทำให้พื้นผิวการโจมตีขยับจากระดับโครงสร้างพื้นฐานมาสู่เวิร์กโฟลว์ของ AI โดยตรง

เมื่อทีมรักษาความปลอดภัยประเมินความเสี่ยงด้าน AI การพูดคุยส่วนใหญ่มักจะพุ่งเป้าไปที่ตัวโมเดลพื้นฐานเป็นหลัก เช่น องค์กรกำลังใช้บริการของผู้ให้บริการรายใด ข้อมูลของบริษัทถูกนำไปใช้ในการฝึกฝนโมเดลหรือไม่ และจุดเชื่อมต่อ API มีความปลอดภัยมากน้อยเพียงใด แม้ว่าคำถามเหล่านี้จะมีความสำคัญ แต่โมเดลพื้นฐานกลับเป็นเพียงแค่ส่วนหนึ่งของระบบ AI สมัยใหม่เท่านั้น

แอปพลิเคชัน RAG ในระดับโปรดักชันหรือแชทบอทเฉพาะกิจจะทำหน้าที่เชื่อมโยงโมเดลเข้ากับองค์ประกอบเหล่านี้: